En la inmensidad silenciosa del paisaje lunar, donde cada cráter cuenta una historia de eones, una nueva mirada digital ha comenzado a descifrar capítulos inéditos. Un sofisticado modelo de inteligencia artificial, bautizado como ESSA, ha identificado dos posibles entradas a cuevas subterráneas que habían pasado desapercibidas para los análisis previos. Este hallazgo, producto de una colaboración sin precedentes entre la ciencia planetaria y el aprendizaje profundo, no solo amplía el catálogo de formaciones geológicas lunares, sino que también revitaliza la conversación sobre el futuro de la exploración humana en el cosmos, sugiriendo la existencia de refugios naturales que podrían albergar a las próximas generaciones de astronautas.
La investigación, liderada por un equipo de científicos del Centro de Astrofísica y Ciencia Planetaria de la Universidad de Kent, representa un salto cualitativo en la forma en que exploramos otros mundos. Durante décadas, la búsqueda de tubos de lava, antiguos conductos volcánicos que forman extensas redes de túneles bajo la superficie, ha sido un objetivo primordial.
Estas estructuras ofrecen una protección natural contra los peligros más severos del entorno lunar: la radiación ionizante, los impactos de micrometeoritos y las temperaturas extremas que oscilan drásticamente entre el día y la noche lunar. Encontrar una entrada intacta, conocida como claraboya o «skylight», es el primer paso para acceder a estos santuarios subterráneos.
El nuevo sistema de detección, ESSA (Entrances to Sub-Surface Areas), fue entrenado con una combinación de miles de imágenes de alta resolución de la Luna y Marte, aprendiendo a distinguir las sutiles características de las depresiones por colapso frente a los omnipresentes cráteres de impacto. A diferencia de estos últimos, las fosas o claraboyas carecen de un borde elevado y de los rayos de eyección característicos. Tras analizar apenas un 1.92% de las regiones de los mares lunares, ESSA señaló dos candidatos prometedores: uno en las colinas de Marius y otro en el cráter Bel’kovich A.
Un ojo digital para la espeleología planetaria
El éxito de ESSA radica en su arquitectura, una red neuronal convolucional de tipo Mask R-CNN con una columna vertebral ResNet50, que demostró ser la más eficaz entre varias configuraciones. Para superar la escasez de ejemplos confirmados de cuevas lunares, los investigadores adoptaron una estrategia ingeniosa: no solo utilizaron datos del Lunar Pit Atlas y del Mars Global Cave Candidate Catalog, sino que también generaron datos sintéticos. Este proceso implicó implantar digitalmente imágenes de fosas marcianas en paisajes lunares vacíos, ajustando su apariencia para crear ejemplos de entrenamiento convincentes y diversos.
Esta metodología permitió al modelo alcanzar una notable precisión. En las pruebas realizadas sobre imágenes del conocido pozo del Mare Tranquillitatis y otros colapsos de tubos de lava propuestos, ESSA logró puntuaciones de F1, una medida de exactitud, del 82.4% para la detección general y un impresionante 93.7% para delinear con precisión la forma de las características. El sistema demostró ser capaz de superar las limitaciones de herramientas automatizadas anteriores como PitScan, que estaba restringido por los ángulos de incidencia solar y la cobertura de datos, dejando vastas regiones del satélite sin explorar.
El primer hallazgo significativo, bautizado como South Marius Hills Pit (SMHP), es una claraboya elíptica de aproximadamente 80 por 60 metros. Resulta particularmente intrigante que se encuentre a solo 4.3 kilómetros de una cadena de colapso propuesta como un tubo de lava, una zona ya estudiada previamente sin que esta formación fuera advertida. El segundo candidato, el Bel’kovich A Pit (BAP), es ahora la claraboya más cercana al polo norte lunar jamás encontrada en una unidad de mar. Las imágenes de alta resolución sugieren que una de sus paredes podría ser un saliente, una característica indicativa de una entrada a una cavidad subsuperficial.
Esta imagen evalúa a la inteligencia artificial ESSA en su tarea de hallar posibles cuevas en la Luna. Muestra su desempeño sobre mosaicos de áreas con posibles tubos de lava (Gruithuisen, Marius A y B) y en cinco fotos de una fosa ya conocida (MTP). Se considera un acierto (Verdadero Positivo) cuando la IA identifica correctamente la formación con una confianza de más del 50%.
Refugios naturales para una presencia sostenida
La relevancia de estos descubrimientos trasciende la geología. Desde hace tiempo, los tubos de lava han sido identificados como hábitats primordiales para futuras bases lunares y marcianas. Estas cavernas podrían mantener temperaturas casi constantes, en torno a los 290 K (aproximadamente 17 °C) durante todo el año lunar, un alivio frente a las brutales fluctuaciones térmicas de la superficie. Dentro de estos túneles, los astronautas estarían protegidos de la radiación cósmica, que representa un riesgo significativo de cáncer y daños al sistema nervioso en misiones de larga duración.
Conceptos de misión como Moon Diver ya han propuesto explorar estas fosas con vehículos robóticos para analizar la composición del lecho rocoso y confirmar si conducen a tubos de lava intactos y accesibles. La estabilidad estructural de estos túneles ha sido modelada, sugiriendo que podrían ser lo suficientemente robustos como para ser presurizados con aire respirable, convirtiéndolos en verdaderos puestos de avanzada. Por lo tanto, cada nuevo candidato a entrada de cueva es un potencial emplazamiento para el próximo gran salto de la humanidad en el espacio.
Los análisis preliminares de las nuevas fosas utilizando la herramienta PITS (Pit Topography from Shadows) refuerzan su potencial. Para la SMHP, los perfiles de profundidad aparente sugieren un suelo en forma de cuenco con una profundidad máxima de unos 15 metros y un borde noreste con una pendiente accesible de aproximadamente 31 grados, lo que facilitaría el descenso de un explorador robótico o humano. En el caso del BAP, la profundidad combinada con su embudo circundante se estima en unos 26 metros, con una pendiente pronunciada que desciende hacia el posible saliente.
La nueva era de la exploración astronómica
El descubrimiento de SMHP y BAP no es solo un triunfo para la selenología, sino una demostración del poder transformador de la inteligencia artificial en la ciencia. La capacidad de ESSA para analizar enormes volúmenes de datos con una velocidad y precisión inalcanzables para los métodos manuales abre un nuevo paradigma en la exploración planetaria. Mientras que procesar las casi 5000 imágenes de la región de Marius Hills para el análisis humano sería una tarea titánica, a ESSA le tomó menos de cinco minutos.
Este enfoque permite a los científicos concentrarse en la interpretación y la verificación, en lugar de en la tediosa tarea de la búsqueda inicial. Además, la capacidad del modelo para aprender de las características de un cuerpo planetario (Marte) y aplicar ese conocimiento a otro (la Luna) demuestra una flexibilidad que será crucial a medida que exploremos mundos aún más lejanos y enigmáticos.
Con la continua afluencia de datos de misiones como el Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO), del que se extrajeron las imágenes para este estudio, las herramientas de aprendizaje profundo como ESSA serán indispensables.
El camino por delante implica expandir la búsqueda al resto de los mares lunares y, eventualmente, a toda la superficie del satélite. Cada nueva detección podrá ser utilizada para reentrenar y mejorar el modelo, creando un ciclo virtuoso de descubrimiento. Aunque todavía se necesitan observaciones adicionales con diferentes condiciones de iluminación e incluso con otros tipos de datos, como el radar, para confirmar la naturaleza de estas fosas, el trabajo ya ha extendido significativamente el alcance geográfico de la búsqueda de cuevas.
En última instancia, la historia de ESSA es un reflejo de la evolución de la propia exploración. Si en el pasado dependíamos exclusivamente de telescopios y de la audacia de los exploradores humanos, hoy contamos con aliados digitales capaces de ver lo que nuestros ojos no pueden.
La sinergia entre la intuición humana y la precisión computacional está trazando un nuevo mapa de la Luna, uno que no solo detalla su superficie visible, sino que también empieza a revelar los prometedores secretos que yacen justo debajo de nuestros pies, esperando ser explorados.
